ياسمين الراوي: الإمارات بيئة نموذجية لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالتعليم
تاريخ النشر: 4th, May 2024 GMT
الشارقة - الوكالات
تحفل فعاليات الدورة الخامسة عشرة من مهرجان الشارقة القرائي للطفل، بالأنشطة والورش والجلسات والندوات المتخصصة، والتي يشارك فيها متخصصون وتناقش مختلف القضايا المرتبطة بالطفل والقراءة والتعلم، ومن ضمن الندوات التي استضاف المهرجان، الذي يقام حالياً في مركز إكسبو الشارقة، ويستمر حتى 12 مايو الجاري، ندوة بعنوان "تعزيز التعليم الخاص: استخدام الذكاء الاصطناعي في التعلم الشخصي"، عقدت في ركن "ملتقى الثقافة"، تحدثت فيها ياسمين الراوي، وهي مهندسة و باحثة في علوم الذكاء الاصطناعي ومدربة معتمدة في هذا المجال، و أدارتها الدكتورة مانيا سويد.
تاريخ وتطور
ياسمين الراوي، مهدت لحديثها بالكلام عن القلق من الروبوتات، والثورة الصناعية الرابعة، مستعرضة تاريخ هذه الثورة وآفاقها التقنية والمعرفية، والتغيير الحتمي الذي ستحدثه في حياة البشر، من حيث تقليل هامش التكلفة والجهد، وتخفيف العبء على العنصر البشري، واهتمامها الشخصي بهذا المجال كمهندسة وصاحبة شركة للمحتوى الإبداعي، والقيمة المضافة التي تركها هذا الاهتمام في مسيرتها، من خلال المشاركة في المؤتمرات والورش والندوات الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
بيئة نموذجية
وبينت الراوي أن الإمارات بيئة نموذجية لتطوير التقنيات المتعلقة بهذا المجال، حيث تحتضن العديد من الشركات الناشئة التي تطور برامج نوعية، كما تعمل بموازاتها مراكز بحث جامعية متخصصة في الشارقة وفي دبي وكذلك في أبوظبي، لتقديم نماذج تستفيد من هذه التقنيات، و يجرون تجارب حثيثة على تعلم الآلة، تساعدهم في ذلك ترسانة من النظم والقوانين القوية في الدولة تتعلق بهذه التقنيات والعلوم المستقبلية و بالأمن السيبراني، كما أنشأت دولة الإمارات استراتيجية وطنية للذكاء الاصطناعي تسعى إلى تحقيق أهداف مئوية الإمارات 2071، وتعجيل تنفيذ البرامج والمشروعات التنموية لبلوغ المستقبل.
استخدامات تعليمية
وشرحت الراوي أننا نعيش في عصر المعلومة، وتمكين المدارس من هذه المهارات المستقبلية أصبح ضرورة، حيث بإمكان الآلة فهم واستيعاب كافة مراحل العملية التعليمية، ومن مختلف المستويات، فضلاً عن سرعة الآلة وفق تجارب استخدمت هذه النظم في فهم التفاوت المعرفي بين الأطفال وقدرته اللحظية على الاستيعاب أو ما يمر به من ضغوطات، فضلاً عن كونها تخفف العبء على المعلمين والطواقم التدريسية في وضع المناهج وتقديم الاختبارات بل وتصحيحها، فقد برمج مهندسو هذه التقنيات العديد من المنصات التعليمية المستندة على الذكاء الاصطناعي والخاصة بالتعلم وفي مختلف المجالات، مثل منصة (فيوتشر بيديا)، التي تساهم في التعليم وفي المدارس، ما يعد بمستقبل استثنائي في هذا المجال، مضيفة، "نحن كعاملين في مجال الذكاء الاصطناعي، نضع القيم في المرتبة الأولى، وكل المجتمعات تواجه تحديات في هذا الشأن، مثل القرصنة والاحتيال الإلكتروني لكن الإنسان عليه أن يتحلى بالأمل ويستمر في الاختراع والابتكار خدمة للبشرية".
المصدر: جريدة الرؤية العمانية
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی هذا المجال
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي مجرد وهم.. باحثون يكشفون السبب
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
في تطور جديد يعيد تقييم فعالية الذكاء الاصطناعي، أعلن باحثون بإحدى شركات التكنولوجيا العملاقة أن الذكاء الاصطناعي، وخصوصًا النماذج اللغوية الكبيرة، يُظهر سلوكًا يُوحي بالذكاء ولكنه في الواقع مجرد وهم، هذه النماذج تُظهر قدرة على الاستجابة والتفاعل مع المستخدمين، إلا أنها تفتقر إلى التفكير المنطقي الحقيقي وفهم السياق العميق.
ووفقا لموقع techxplore أن الباحثون يقولون رغم التقدم الكبير الذي حققته تطبيقات الذكاء الاصطناعي، توضح دراسة باحثي شركة التكنولوجيا أن هذه التقنيات ما زالت بعيدة عن تحقيق ذكاء حقيقي، والنماذج الحالية تعتمد على تقنيات تحليل الأنماط بدلاً من الفهم العميق أو التفكير المنطقي، مما يجعلها أداة مفيدة ولكنها ليست بديلاً عن العقل البشري، ونُشر البحث عبر منصة arXiv preprint.
نقاط البحث الأساسية:
• أجريت الدراسة على نماذج لغوية كبيرة، مثل تلك المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة.
• أظهرت النتائج أن هذه النماذج لا تفهم الأسئلة المطروحة فهمًا حقيقيًا، بل تعتمد على بنية الجمل والخوارزميات المكتسبة.
الفرضية الأساسية للدراسة:
افترض الباحثون أن الذكاء الحقيقي، سواء للكائنات الحية أو الآلات، يتطلب القدرة على:
1. التمييز بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة: مثال ذلك، إذا سأل طفل والده عن عدد التفاح في حقيبة تحتوي على تفاح صغير الحجم، يمكن للعقل البشري تجاهل حجم التفاح كعامل غير ذي صلة بالإجابة.
2. إظهار التفكير المنطقي: القدرة على استخلاص الاستنتاجات الصحيحة بناءً على المعطيات المتاحة.
اختبار النماذج اللغوية الكبيرة:
• استخدم الباحثون مئات الأسئلة التي استُخدمت سابقًا لتقييم قدرة النماذج اللغوية.
• أضيفت معلومات غير ذات صلة إلى هذه الأسئلة لقياس قدرة الذكاء الاصطناعي على تجاهلها.
• النتيجة: أدى وجود معلومات زائدة إلى إرباك الذكاء الاصطناعي، مما نتج عنه إجابات خاطئة أو غير منطقية.
نتائج البحث:
1. عدم الفهم الحقيقي للسياق
النماذج اللغوية الكبيرة لا تفهم الأسئلة فهمًا عميقًا. بدلاً من ذلك، تستند إلى التعرف على الأنماط وتوليد إجابات تعتمد على البيانات السابقة.
2. إجابات مضللة
أعطت النماذج إجابات بدت صحيحة ظاهريًا، لكنها عند الفحص الدقيق تبين أنها خاطئة أو غير متسقة مع المنطق.
3. الوهم الذكي
النماذج تظهر وكأنها “تفكر” أو “تشعر”، لكنها في الواقع تعتمد على خوارزميات تعليم الآلة للتفاعل مع المستخدم، دون وجود ذكاء حقيقي أو إدراك.
أمثلة توضيحية من البحث:
• سؤال بسيط: عند طرح سؤال على الذكاء الاصطناعي يتضمن معلومات غير ضرورية، غالبًا ما يدمجها في إجابته بدلاً من تجاهلها.
• الشعور والإحساس: عند سؤال الذكاء الاصطناعي عن “شعوره” تجاه أمر معين، قد يقدم إجابات تُوحي بأنه يشعر، لكن هذه مجرد خدعة لغوية تعتمد على بيانات التدريب.
دلالات البحث:
• النتائج تعزز وجهة النظر التي ترى أن الذكاء الاصطناعي ليس “ذكاءً” حقيقيًا بالمعنى البشري، بل هو نموذج إحصائي معقد.
• تؤكد الدراسة أن الذكاء الاصطناعي الحالي غير قادر على التفكير المنطقي أو فهم السياق كما يفعل الإنسان.
التحديات المستقبلية:
• تحسين قدرة النماذج اللغوية على الفصل بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة.
• تطوير نماذج ذكاء اصطناعي تفهم السياق بشكل أفضل وتُظهر منطقًا أقرب للإنسان.
• تقليل الاعتماد على الأنماط الإحصائية وزيادة التركيز على التفاعل الديناميكي.